#!usr/bin/env python  
#-*- coding:utf-8 _*-  
""" 
@author:Joshua 
@file: wordcloud.py 
@time: 2019/1/6 15:01
"""

import jieba
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from PIL import Image
import numpy as np


''' Wordcloud各参数含义
font_path : string  #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'

width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素

height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。

scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍

min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小

font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差

max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数

stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色

max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小

mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明

relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性

color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本

collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法

random_state : int or None  #为每个单词返回一个PIL颜色


fit_words(frequencies)  #根据词频生成词云
generate(text)  #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   #根据词频生成词云
generate_from_text(text)    #根据文本生成词云
process_text(text)  #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array()  #转化为 numpy array
to_file(filename)   #输出到文件'''


class WordCloud_CN(object):
    '''
    生成的词云图片自动保存到桌面
    '''
    def __init__(self,text_path,max_words=100,img_path=None):
        super(WordCloud_CN,self).__init__()
        text_path=os.path.abspath(text_path)
        assert os.path.isfile(text_path)==True,"必须是文件的路径"
        filename=os.path.split(text_path)[-1].split(".")[0]
        savepath=os.path.join(os.path.join(os.path.expanduser("~"),"Desktop"),"[词云]"+filename+".png")
        #加载背景图
        if img_path:
            img=Image.open(img_path)
            img_array=np.array(img)
        else:
            img_array=None
        #加载目标文件
        with open(text_path,'r') as f:
            self.text=f.read()
        self.text=" ".join(jieba.cut(self.text))
        #中文显示必须设置字体
        self.font="./resources/simhei.ttf"
        #加载停用词,去掉无用的词汇
        with open("./resources/stopword_CN.txt",'r') as f:
            line = f.readline().rstrip("\n")
            while line:
                line = f.readline().rstrip("\n")
                STOPWORDS.add(line)
        wc=WordCloud(font_path=self.font,background_color='white',width=1000,
               height=800,stopwords=STOPWORDS,max_words=max_words,random_state=40,mask=img_array)
        wc.generate_from_text(self.text)
        wc.to_file(savepath)
        plt.imshow(wc)  # 用plt显示图片
        plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
        plt.show()  # 显示图片

if __name__=="__main__":
    WordCloud_CN("./examples/example2.txt")
    # WordCloud_CN("./examples/example1.txt",img_path="./examples/background.png")